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# 运行模式

> scmcphub 的两种运行模式，适用于不同使用场景

# 运行模式

scmcphub 提供两种不同的运行模式，以满足不同用户的需求和偏好。

## 工具模式

在工具模式下，scmcphub 提供一套精选的预定义函数，供 LLM 选择和执行。

**优势：**

* **稳定可靠**：预定义函数确保一致且可靠的执行
* **可预测**：已知的行为和预期输出
* **安全**：受控环境，经过验证的操作

**劣势：**

* **灵活性有限**：仅限于可用的预定义函数，需要自定义功能时应定义新工具

### 使用方法

在终端中运行

```
scmcp run --run-mode tool
```

以下是一些示例：

* [https://youtu.be/VM7G-VMNhOs](https://youtu.be/VM7G-VMNhOs)
* [https://youtu.be/D669c0EyNzE](https://youtu.be/D669c0EyNzE)
* [https://youtu.be/b45\_6fJXEIQ](https://youtu.be/b45_6fJXEIQ)

配置 mcp

```
"mcpServers": {
  "scmcp": {
    "command": "/home/test/bin/scmcp",
    "args": [
       "run", "--run-mode", "tool"
    ]
  }
}
```

## 代码模式

在代码模式下，scmcphub 提供 Jupyter 后端，允许 LLM 生成和执行自定义代码。

该模式基于项目 [https://github.com/huang-sh/abcoder](https://github.com/huang-sh/abcoder)

**优势：**

* **高度灵活**：可以自由创建自定义工作流程并组合操作
* **可扩展**：支持任何 Python 代码和外部库
* **交互式**：实时代码执行和调试功能

**劣势：**

* **稳定性较低**：代码生成每次可能不同

### 使用方法

在终端中运行

```
scmcp run --run-mode code
```

配置 mcp

```
"mcpServers": {
  "scmcp": {
    "command": "/home/test/bin/scmcp",
    "args": [
       "run", "--run-mode", "code"
    ]
  }
}
```

以下是一些示例：
[https://youtu.be/3jtXIeapslI](https://youtu.be/3jtXIeapslI)

## 选择合适的模式

* 当您需要可靠、可重复的操作和预定义函数时，使用**工具模式**
* 当您需要自定义工作流程或尝试新方法时，使用**代码模式**